• 한국축산시설환경학회지
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• 제18권sup호
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• pp.81-90
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• 2012

본 연구는 종래의 실험실 및 연구용 근적외선 분광분석기를 보급형 현장용 다수의 장비를 이용하여 신속하게 현장에서 조사료의 품질 평가의 예측 정확성을 평가하기 위하여 3년간 전국에서 수집된 이탈리안 라이그라스 사일리지 241점을 이용하여 연구용 장비 Unity Model 2500X에 구축된 Database를 활용하여 현장용 보급형 장비 Unity Model 1400에 맞춰 Database를 업데이트 하고 검량선을 작성 한 후 검량선 이설 알고리즘을 사용하여 검량선 이설결과 연연구용 장비와 거의 동일한 수준의 결과로 0.000%~0.343%로의 차이로서 현장에서 신속하게 NDF, ADF 및 조단백, 조회분등의 화학적 성분 및 수분, pH 젖산의 발효품질, 그리고 TDN, RFV의 조사료 품질 평가치를 실험실 수준과 같이 5분내에 동시에 분석 할수 있는 결과를 얻었다. 하지만 3년 동안 얻어진 검량선 작성용 시료는 유기적인 시료이므로 지역적 년도별 차이를 가져올 수 있다. 이는 향후 모집단에 의한 지속적인 검량식의 업데이트 및 Database 관리기법이 실험실 분석 및 이를 이용 검량식을 유지 관리 할수 있는 중앙 Control Center 의해서 관리되어져야 지속적인 현장분석이 가능하다는 것을 강력히 시사한다. 현장분석기라 하더라도 조사료 같은 농산물은 계속 변화하는 성질을 가지고 있으므로 현장분석시 변위를 쉽게 파악하여 이를 신속히 보강 하지 않으면 장기적인 분석이 되지 않는다. 그동안 여러 근적외선 분광법의 연구들이 이루어져 왔지만 현장에서 직접 사용할 수 없었을 뿐 아니라 지속성의 결여로 장비들이 잘 활용되지 않고 있었다. 조사료 같은 농산물 등은 단기적으로 맞지만 불과 1년 정도가 지나면 분석결과가 상당히 신뢰성이 결여되어 활용도가 떨어지는 현실이다. 결론적으로 조사료의 향후 계속적인 시료의 보강과 모집단 분석을 이용한 체계적인 관리 및 시료의 확충방식을 직관적으로 할 수 있는 GD(Global Distance) 및 ND(Neighbour Distance) 기법의 신호등 방식으로 손쉬운 한글화된 운영체재를 사용하게 된다면 향후 효과적인 분석을 수행할 수 있어 이에 대한 여러 기대효과가 예상되어진다. 마지막으로는 동일 목적으로 다수의 장비를 운영할 경우 장비마다 동일한 시료가 동일한 결과가 나올 수 있도록 하는 기법 및 손쉽게 검량식을 작성 할 수 있는 프로그램과 작성된 검량식을 장비에 직접 기존의 컴퓨터 Network에 연결 전송하고 관리하는 Network 기능이 필수적이라 할 수 있겠다.

• 한국과학교육학회지
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• 제41권6호
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• pp.455-470
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• 2021

본 연구는 2009년부터 2020년까지 융합인재교육과 관련된 교육부 보도자료, 언론보도, 학술지 초록을 수집 및 비교 분석하여 키워드 및 주제의 변화 흐름을 정책단계별로 살피고 향후 융합인재교육의 발전 방향과 그 교육적 시사점을 도출하고자 하였다. 교육부 보도자료는 교육부 홈페이지의 뉴스홍보란, 언론보도는 한국언론재단의 빅카인즈, 학술지 초록은 학술연구정보서비스(RISS)에서 수집되었다. 수집된 자료 중 교육부 보도자료는 42건, 언론보도는 1,534건, 학술지 초록은 880건이 연구대상으로 선정하였다. 파이썬 프로그램을 통해 융합인재교육정책단계별로 키워드 빈도분석, 키워드 네트워크분석, 토픽모델링을 수행하였다. 분석 결과, 융합인재교육정책단계에 따라 매체별로 융합인재교육과 관련된 키워드의 빈도와 네트워크에 차이가 나타났다. 매체별로 주로 사용하거나 중요하게 사용되는 키워드와 토픽에 차이가 나타나 융합인재교육정책에 대한 관심의 차이가 존재한다는 것을 확인하였다. 끝으로 교육부 보도자료의 토픽 대부분은 언론보도에서 도출된 토픽과 대응되는 것으로 나타났다. 이 연구의 결과를 통해 도출된 융합인재교육정책에 대한 시사점은 다음과 같다. 정책의제설정 시기부터 지금까지 다양한 주제와 연계하고 대상을 확대하여 변화하고 있는 융합인재교육은 인문학을 포함한 다양한 주제를 연계하는 방안에 대해 고려할 필요가 있다. 또한 매체별로 융합인재교육정책에 관한 관심의 차이가 존재하므로 이에 대한 이해를 통해 정책의 협력적인 발전 방향이 모색될 필요가 있다. 그리고 융합인재교육의 목표인 미래인재 양성을 위한 핵심역량 강화와 융합 소양에 대한 교육부의 지원과 언론의 융합인재교육에 대한 대중의 이해도를 높이기 위한 노력이 요구된다. 끝으로 융합인재교육정책의 평가 및 변동 과정에서 나타날 주제들에 대해 지속해서 분석할 필요가 있다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.73-82
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• 2019

최근 이상기후로 인한 집중호우에 따른 하천변 사회기반시설의 침수피해가 증가하고 있으며, 침수 가능성 여부에 대한 신속한 예 경보가 필요한 실정이다. 일반적인 홍수 예 경보는 하천수위를 이용하고 있으며, 수치모형을 이용하여 하천수위를 예측하는 연구가 대부분이었다. 그러나 수치모형을 이용한 하천수위 예측은 결과가 정확한 반면 수치모의 시간이 오래 소요된다는 한계점이 있어 최근에는 인공신경망 등을 적용한 자료기반의 수위예측 모형이 많이 이용되고 있다. 하지만 기존의 인공신경망을 활용한 수위예측 연구는 시간적 매개변수를 고려하지 못하였다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 시간적 매개변수(Time delay= 2시간)를 고려한 NARX 신경망 모형을 사용하여 한강대교의 수위를 예측하였다. 또한 NARX 모형의 적합성을 판단하기 위하여 인공신경망(ANN) 모형과, 순환신경망(RNN)모형의 결과와 비교하였다. 2009년에서 2018년까지 10년간의 수문자료를 이용하여 70%를 학습시키고 검정과 평가에 15%를 사용하여 2018년의 한강대교 3시간 후 수위를 예측한 결과 평균제곱근오차(RMSE)의 경우 ANN, RNN, NARX model이 각각 0.20 m, 0.11 m, 0.09 m, 평균절대오차(MAE)의 경우, 각각 0.12 m, 0.06 m, 0.05 m, 첨두수위 오차(Peak Error)는 각각 1.56 m, 0.55 m, 0.10 m로 나타났다. 연구 대상지역에 대한 시간적 매개변수를 고려한 예측 결과의 오차분석을 통하여 NARX 신경망 모형을 사용하는 것이 수위예측 모형 구축이 가장 적합한 것으로 나타났다. 이는 NARX 신경망 모형이 과거의 입력자료를 고려함으로써 시계열 자료의 변동 추세도 학습 할 수 있으며, 또한 모형 내 활성함수를 쌍곡선탄젠트(Hyperbolic tangent) 및 Rectified Linear Unit(ReLU) 함수를 사용하여 고수위 예측 시에도 정확한 예측 값을 도출할 수 있기 때문이다. 그러나 NARX 신경망 모형은 시퀀스 길이가 길어짐에 따라 기울기 소실문제(Vanishing gradient)가 발생하는 한계점이 있어 향후에는 이를 보완한 LSTM(Long Short Term Model)모형을 이용하여 수위예측의 정확도를 검토하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.65-82
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• 2021

주식시장에 참여하는 투자자들은 크게 외국인투자자, 기관투자자, 그리고 개인투자자로 구분된다. 외국인투자자 같은 전문투자자 집단은 개인투자자 집단과 비교하여 정보력과 자금력에서 우위를 보이고 있으며, 그 결과 시장 참여자들 사이에는 외국인투자자들이 좋은 투자 성과를 보이는 것으로 알려져 있다. 외국인 투자자들은 근래에는 인공지능을 이용한 투자를 많이 하고 있다. 본 연구의 목적은 투자자별 거래량 정보와 머신러닝을 결합하는 투자전략을 제안하고, 실제 주가와 투자자별 거래량 데이터를 이용하여 제안 모형의 포트폴리오 투자 성과를 분석하는 것이다. 일별 투자자별 매수 수량과 매도 수량 정보는 한국거래소에서 공개하고 있는 자료를 활용하였으며, 여기에 인공신경망을 결합하여 최적의 포트폴리오 전략을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 자기 조직화 지도 모형 인공신경망을 이용하여 투자자별 거래량 데이터를 그룹화하고 그룹화한 데이터를 변환하여 오류역전파 모형을 학습하였다. 학습 후 검증 데이터 예측결과로 매월 포트폴리오 구성을 하도록 개발하였다. 성과 분석을 위해 포트폴리오의 벤치마크를 지정하였고 시장 수익률 비교를 위해 KOSPI200, KOSPI 지수 수익률도 구하였다. 포트폴리오의 동일배분 수익률, 복리 수익률, 연평균 수익률, MDD, 표준편차, 샤프지수, 벤치마크로 지정한 시가총액 상위 10종목의 Buy and Hold 수익률 등을 사용하여 성과 분석을 진행하였다. 분석 결과 포트폴리오가 벤치마크 대비 2배 수익률을 올렸으며 시장 수익률보다 좋은 성과를 보였다. MDD와 표준편차는 포트폴리오와 벤치마크가 비슷한 결과로 성과 대비 비교한다면 포트폴리오가 좋은 성과라고 할 수 있다. 샤프지수도 포트폴리오가 벤치마크와 시장 결과보다 좋은 성과를 내었다. 이를 통해 머신러닝과 투자자별 거래정보 분석을 활용한 포트폴리오 구성 프로그램 개발의 방향을 제시하였고 실제 주식 투자를 위한 프로그램 개발에 활용할 수 있음을 보였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제39권2호
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• pp.15-23
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• 2023

최근 ESG 경영의 필요성, 중요성이 증대되는 상황에서 수출입 물류의 거점인 컨테이너터미널에 대한 ESG관련 중요 변수를 ESG 평가기관의 다양한 변수 중에서 선정하는 것은 컨테이너터미널의 ESG 경영 전략을 수립하는데 도움이 될 것이라고 판단되어 이번 연구를 진행하게 되었다. 본 연구의 목적을 효과적으로 달성하기 위하여 문헌연구, 인터뷰를 바탕으로 KCGS ESG 모범규준에서 ESG관련 항목을 31개를 추출하고 변수의 축소 및 그룹핑을 위하여 빈도수 분석을 실시하고 Gephi 0.9 프로그램을 활용한 워드네트워크분석을 통해 변수의 연결도와 중심성을 분석하여 변수를 선정하였다. 본 연구의 실증분석의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, KCGS ESG 변수의 31개 항목의 빈도수 분석의 결과 친환경경영(E) 요소는 친환경 시설설비투자(22), 환경인식교육(13), 실무조직구성(7), 환경인증(6)의 순으로 빈도수가 높았다. 사회적책임경영(S) 요소는 근로자인권보호 및 지역사회 기여(21), 안전교육(20), 안전인증획득(17), 감염병 대응(10)의 순으로 빈도수가 높았다. 지배구조 및 윤리경영(Governance) 요소는 부정부패 척결(17), 투명경영(14), 이해관계자 상호협조(11), 지속가능경영보고서(4) 순으로 빈도수가 높았다. 둘째, 워드네트워크분석결과 친환경경영(E) 요소의 평균가중차수인 Weighted Degree는 친환경 시설 설비투자(54), 환경인식교육(45), 실무조직구성(31), 환경인증(32)의 순서로 나왔다. 중심성, 연결성 지수인 Page Ranks 순서는 환경인식교육(0.0765), 임직원 참여유도(0.0765), 친환경 시설 설비 투자(0.0761), 실무조직구성(0.0761), 환경인증(0.0761)로 나왔다. 사회적 책임 경영(S) 요소의 평균가중차수인 Weighted Degree는 근로자 인권보호 및 지역사회기여(68), 안전교육(63), 안전인증획득(59), 감염병대응(40)의 순서로 나왔다. 중심성, 연결성 지수인 Page Ranks 순서는 근로자 인권보호 및 지역사회 기여(0.165), 안전교육(0.153), 안전인증획득(0.144), 감염병 대응(0.102)로 나왔다. 지배구조 및 윤리경영(G) 요소의 평균가중차수인 Weighted Degree는 부정부패척결(27), 투명경영(24), 이해관계자 상호협조(19), 지속가능경영보고서(9)의 순서로 나왔다. 중심성, 연결성 지수인 Page Ranks 순서는 부정부패척결(0.241), 투명경영(0.216), 이해관계자 상호협조(0.174), 이사의 역할과 책임(0.105), 주주권보호(0.097), 지속가능경영보고서(0.096)로 나왔다.

• 한국음향학회지
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• 제43권1호
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• pp.9-18
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• 2024

최근 수중표적의 저소음화와 해상교통량의 증가로 인한 주변 소음의 증가로 능동 소나 시스템의 중요성이 증대되고 있다. 하지만 신호의 다중 경로를 통한 전파, 다양한 클러터와 주변 소음 및 잔향 등으로 인한 반향신호의 낮은 신호대잡음비는 능동 소나를 통한 수중 표적 식별을 어렵게 만든다. 최근 수중 표적 식별 시스템의 성능을 향상 시키기 위해 머신러닝 혹은 딥러닝과 같은 데이터 기반의 방법을 적용시키려는 시도가 있지만, 소나 데이터셋의 특성 상 훈련에 충분한 데이터를 모으는 것이 어렵다. 부족한 능동 소나 데이터를 보완하기 위해 수학적 모델링에 기반한 방법이 주로 활용되어오고 있다. 그러나 수학적 모델링에 기반한 방법론은 복잡한 수중 현상을 정확하게 모의하는 데에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 심층 신경망 기반의 소나 신호 합성 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 인공지능 모델을 소나 신호 합성 분야에 적용하기 위해, 음성 합성 분야에서 주로 사용되는 타코트론 모델의 주요 모듈인 주의도 기반의 인코더 및 디코더를 소나 신호에 적절하게 수정하였다. 실제 해상 환경에 모의 표적기를 배치해 수집한 데이터셋을 사용하여 제안하는 모델을 훈련시킴으로써 보다 실제 신호와 유사한 신호를 합성해낼 수 있게 된다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해, 합성된 음파 신호의 스펙트럼을 직접 분석을 진행하여 비교하였으며, 이를 바탕으로 오디오 품질 인지적 평가(Perceptual Quality of Audio Quality, PEAQ)인지적 성능 검사를 실시하여 총 4개의 서로 다른 환경에서 생성된 반사 신호들에 대해 원본과 비교해 그 차이가 최소 -2.3이내의 높은 성적을 보여주었다. 이는 본 논문에서 제안한 방법으로 생성한 능동 소나 신호가 보다 실제 신호에 근사한다는 것을 입증한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.45-52
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• 2014

유비쿼터스 시티(유시티)에서는 수많은 비디오 카메라들이 설치된다. 이렇게 설치된 많은 카메라로부터 대용량의 비디오 데이터가 실시간으로 끊임없이 발생하고 유시티의 관리 시스템으로 전달된다. 유시티의 다양한 서비스들을 뒷받침하기 위해서는 이러한 비디오 데이터를 저장하고, 이렇게 저장된 대용량의 비디오 데이터를 분석할 수 있는 방법과 관리 시스템이 요구된다. 그래서, 이 논문에서는 클라우드 컴퓨팅을 기반으로 한 유시티 비디오 관리 시스템을 제안한다. 또한, 근래 주목받고 있는 데이터 병렬처리 프레임워크인 Hadoop MapReduce를 이용하여 이러한 빅데이터 비디오를 분석하는 방법을 제안하고, 이에 따른 우리의 성능 평가를 소개한다.

• 재활치료과학
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• 제9권2호
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• pp.99-117
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• 2020

목적 : 지역사회에서 생활하는 뇌졸중 장애인을 대상으로 작업기반 지역사회 재활이 뇌졸중 장애인의 작업수행기술에 미치는 영향을 연구하고, 작업 수행의 질과 만족도 변화에 대해 알아보고자 하였다. 연구방법 : 단일대상연구(Single subject research) 중 ABA 설계를 사용하였고, 뇌졸중 진단을 받은 심한 장애인 1명을 선정하였다. 연구 과정은 2019년 5월 21일부터 2019년 9월 7일까지 17주간 총 25회기(기초선 A 5회기, 중재 기간 B 14회기, 기초선 기간 A' 5회기, 추적 기간 1회기)로 진행하였다. 중재는 연구자가 대상자의 집으로 방문하여 진행되었다. 작업치료중재과정모델에 따라 중재 모델 선정 및 적용하였으며, 중재에는 과제 제공 및 피드백, 관련 정보 교육, 가정환경 수정, 지역자원 연계가 포함되었다. 작업기반 지역사회 재활 프로그램을 적용한 이후 일상생활에서 작업수행기술의 빈도 변화, 작업수행 만족도, 일상생활활동과 삶의 질의 변화를 알아보았으며, 추적 관찰하였다. 결과는 선형그래프와 막대그래프를 이용하여 시각적으로 분석하였다. 결과 : 작업기반 지역사회 재활 프로그램을 적용했을 때, 손 닿는 곳의 상의 입기, 침대에서 양말과 실내화 신기, 의자에 앉아 신발 신기 기술과 일상생활활동이 향상되었다. 작업수행기술 평가 결과 대상자의 작업수행 기술의 질이 향상되었음을 확인하였으며, 작업수행 만족도 또한 향상되었다. 결론 : 본 연구를 통해 작업기반 지역사회 재활 프로그램이 지역사회에 거주하는 뇌졸중 장애인의 작업수행기술을 향상할 수 있으며, 일상생활활동과 삶의 질, 작업수행 만족도에 긍정적인 영향을 미쳤다. 마지막으로 뇌졸중 대상자 뿐만 아니라 지역사회에 거주하는 장애 유형별로 작업기반 지역사회 재활 프로그램이 보편화 되기를 기대해 본다.

• 환경정책연구
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• 제11권2호
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• pp.3-16
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• 2012

국토환경성평가지도는 종합적인 환경정보를 이용하여 환경적 가치를 평가한 지도로서 친환경적인 토지이용 및 관리를 유도하기 위해 제작되었다. 2001년 평가항목 및 평가기준에 대한 연구를 시작으로 2003년부터 2005년까지 전국 국토환경성평가지도가 제작되었으며, 국토환경의 변화를 반영하여 매년 지도를 갱신하고 있다. 이처럼 지도의 정확도 개선을 위해 매년 타당성 연구를 기반으로 평가기준을 변경하였기 때문에 동일한 기준으로 국토의 환경성을 평가할 수 있는 모니터링 지표로서 국토환경성평가지도를 활용하기에 한계가 있는 상황이다. 따라서 본 논문은 2005년부터 현재까지 국토환경성평가지도에 사용된 데이터를 현재 평가기준으로 재평가하여 6년 동안의 국토환경성평가지도 변화 내역을 분석하고, 본 지도가 국토환경 모니터링 지표로 활용될 수 있는지 검토하였다. 분석 결과 국토환경성평가 1등급 지역은 꾸준히 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 등급 변화는 10년 단위로 갱신되는 4차 임상도 갱신(2008), 백두대간 보호지역 등 신규 법정 보호지역 반영(2010), 광역생태축 등 환경생태적 평가항목 자료 추가(2009) 등에 의한 것으로 분석되었다. 이는 국토환경성평가지도가 산림지역의 지속적인 관리로 인한 영급 증가, 신규 환경생태적 보전지역 추가 지정 등과 같은 개별적인 환경지표를 통합적으로 평가하고 있다는 것을 의미한다. 따라서 지속적인 국토환경성평가지도 제작은 국토환경 및 정책 변화의 통합 모니터링 지표로서 활용 가능성이 높다. 향후 국토환경성 평가지도가 보다 정확한 모니터링 자료로 활용되기 위해서는 평가항목으로 활용되는 환경 주제도의 정확도 확보, 갱신주기 단축이 요구된다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.97-117
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• 2012

인터넷 사용자는 비디오를 보면서 소셜 네트워크 서비스를 이용하고 웹 검색을 하고, 비디오에 나타난 상품에 관심이 있을 경우 검색엔진을 통해 정보를 찾는다. 비디오와 사용자의 직접적인 상호작용을 위해 비디오 어노테이션에 대한 연구가 진행되었고, 스마트 TV 환경에서 어노테이션 된 비디오가 활용될 경우 사용자는 객체에 대한 링크를 통해 원하는 상품의 정보를 쉽게 확인할 수 있게 된다. 사용자가 상품에 대한 구매를 원할 경우 상품에 대한 정보검색 이외에 상품평이나 소셜 네트워크 친구의 의견을 통해 구매 결정을 한다. 소셜 네트워크로부터 발생되는 정보는 다른 정보에 비해 신뢰도가 높아 구매 결정에 큰 영향을 미친다. 하지만 현재 소셜 네트워크 서비스는 의견을 얻고자 할 경우 모든 소셜 네트워크 친구들에게 전달되고 많은 의견을 얻게 되어 이들로부터 유용한 정보를 파악하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 사용자의 프로파일을 기반으로 상품에 대해 유용한 정보를 제공할 수 있는 친구를 규명하기 위한 필터링 방법을 제안한다. 사용자 프로파일은 페이스북의 사용자 정보와 페이스북 페이지의 'Like' 정보를 이용하여 구성된다. 프로파일의 상품 정보는 GoodRelations 온톨로지와 BestBuy 데이터를 이용하여 의미적으로 표현된다. 사용자가 비디오를 보면서 상품 정보를 얻고자 할 경우 어노테이션된 URI를 이용하여 정보가 전달된다. 시스템은 소셜 네트워크 친구들에 대한 사용자 프로파일과 BestBuy를 기반으로 어노테이션된 상품에 대한 의미적 유사도를 계산하고 유사도 값에 따라 순위가 결정한다. 결정된 순위는 유용한 정보를 제공할 수 있는 소셜 네트워크 상의 친구를 규명하는데 사용된다. 참가자의 동의하에 페이스북 정보를 활용하였고, 시스템에 의해 도출된 결과와 참가자 인터뷰를 통해 평가된 결과를 이용하여 타당성을 검증하였다. 비교 실험의 결과는 제안하는 시스템이 상품 구매결정을 하기 위해 유용한 정보를 획득할 수 있는 방법임을 증명한다.